Abstrak —Pada beberapa kasus, diagnosa penyakit tidak dapat dilakukan  dengan  mudah  karena  beberapa  tanda  dan  gejala mungkin  saling  beririsan  dengan  penyakit  lain.  Sistem pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  pendekatan  yang dapat  digunakan  untuk  membantu  dokter  dalam  pengambilan keputusan diagnosa. Pada penelitian ini dirancang suatu sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk mendiganosa  suatu  penyakit  sesuai  dengan  kebutuhan.  Sistem pendukung  dirancang  agar  dapat  terintegrasi  dengan  data pasien sehingga secara praktis dapat digunakan di rumah sakit. Sistem  diimplementasikan  ke  dalam  sistem  berbasis  web dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan Relational  Database Management  System MySQL.  Jenis  sistem  pendukung keputusan  yang  dirancang  pada  penelitian  merupakan nonknowledge-based  sytem dengan algoritma machine learning yang  digunakan  yaitu  Naive  Bayes.  Berdasarkan  pengujian performansi, pada saat kondisi normal performansi sistem baik dan  tidak  terpengaruh  jumlah user yang  melakukan  akses. Selain  itu  tidak  terdapat  perbedaan  performa  yang  signifikan saat  kondisi  normal  dan  pada  saat  kondisi  terdapat  lonjakan trafik.
Kata Kunci —Sistem  Pendukung  Keputusan,  Diagnosa, Machine Learning, Naive Bayes

## I. PENDAHULUAN
ESEHATAN  merupakan  hal  yang  penting  untuk dijaga.  Beberapa  penyakit  dapat  menyerang  manusia dan  menyebabkan  terganggunya  fungsionalitas  tubuh  yang berujung  pada  meningkatkanya  resiko  kematian.  Diagnosa penyakit  secara  dini  disertai  penanganan  medis  yang  tepat diharapkan dapat menurunkan resiko kematian. Terlebih lagi dari  sisi  biaya,  pembiayaan  perawatan  penyakit  yang  tidak murah dan tingkat keberhasilan pengobatan yang tergantung dari kecepatan pengangan penyakit menjadikan upaya untuk diagnosa  pasien  secara  dini  menjadi  langkah  yang  paling tepat.  Pada  beberapa  kasus,  diagnosa  penyakit  tidak  dapat dilakukan  dengan  mudah  karena  beberapa  tanda  dan  gejala mungkin  saling  beririsan  dengan  penyakit  lain. Oleh karena itu  perlu  adanya  pendekatan  lain  untuk  membantu mendiagnosa penyakit secara tepat.
Sistem  pendukung  keputusan  telah  digunakan  selama beberapa dekade dan berpotensi secara signifikan meningkatkan perawatan dan kesalamatan pasien [1]. Dalam rangka  meningkatkan  perawatan  dan  kesalamatan  pasien tersebut,  sistem  pendukung  keputusan  telah  dibuat  untuk berbagai  kebutuhan  klinis,  salah  satunya  digunakan  untuk membantu  dokter  dalam  pengambilan  keputusan  diagnosa. Pada  beberapa  penelitian  terkait,  sistem  pendukung keputusan yang dirancang dapat digunakan untuk membantu diagnosa berbagai macam penyakit kronis seperti batu ginjal
[2],  hepatitis  [3],  serta  jantung  koroner  [4].  Namun, umumnya  sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang hanya  dapat  digunakan  untuk  membantu  diagnosa  suatu penyakit  yang  spesifik.  Selain  itu  tidak  terdapat  mekanisme yang mengatur akses ke dalam sistem pendukung keputusan dan  integrasi  dengan  data  pasien.  Pada  penelitian  ini, dirancang  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  yang tidak  hanya  dapat  digunakan  untuk  membantu  diagnosa penyakit  secara  spesifik.  Sistem  pendukung  keputusan  yang dirancang  nantinya  dapat  digunakan  untuk  membantu diagnosa  berbagai  penyakit,  bergantung  pada  kebutuhan pengguna  atau  instansi  di  rumah  sakit  [5],  [6].  Sistem

## Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web untuk Diagnosa Penyakit
Muhammad Yogie Nugroho, Mohammad Nuh, dan Muhammad Yazid Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nuh@ee.its.ac.id.
K
Menentukan atribut untuk klasifikasi Mendefinisikan nilai tiap atribut Data nilai atribut
Data atribut Model klasifikasi Data uji Memasukkan data pembelajaran Memasukkan data uji Data pembelajaran
Perhitungan model klasifikasi
Uji model klasifikasi Memasukkan data pasien Klasifikasi pasien Data pasien MySQL JSON Gambar 1. Gambaran Umum Sistem Dokter Profil pengguna Pengelolaan atribut Pengelolaan nilai atribut Pengelolaan data pembelajaran Pengelolaan data uji Pengelolaan klasifikasi Pengelolaan data klasifikasi pasien Logout Login <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> Gambar 2. Use Case Dokter Admin Profil pengguna Pengelolaan atribut Pengelolaan nilai atribut Pengelolaan data pembelajaran Pengelolaan data uji Pengelolaan klasifikasi Pengelolaan data pengguna Logout Login <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> Gambar 3. Use Case Admin
pendukung keputusan juga dirancang agar dapat terintegrasi dengan data pasien sehingga secara praktis dapat digunakan di rumah sakit.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Gambaran Umum Cara Kerja Sistem
Jenis  sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang  pada penelitian  merupakan nonknowledge-based  sytem dengan algoritma machine  learning yang  digunakan  yaitu  Naive Bayes.  Rancangan nonknowledge-based  system digunakan karena  pengimplementasian  rancangan knowledge-based system hanya  bisa  digunakan  secara  spesifik  ke  suatu penyakit.  Selain  itu,  algoritma  Naive  Bayes  dipilih  untuk mengatasi  kekurangan  dari  rancangan nonknowledge-based system yang  umumnya  tidak  dapat  memberikan  informasi yang  berguna  bagi  pengguna  akibat  dari  penggunaan algoritma machine learning yang sulit diobservasi hubungan masukan  dan  keluarannya.  Sistem  pendukung  keputusan pada  tugas  akhir  ini  selanjutnya  diimplementasikan  dalam bahasa pemrograman PHP dan RDBMS MySQL.
Secara  umum  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat digambarkan  oleh  Gambar  (1).  Blok  proses  pertama  yaitu menentukan  atribut  yang  dibutuhkan  untuk  mendiagnosa penyakit.  Blok  proses  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai- nilai  yang  mungkin  dari  masing-masing  atribut  tersebut.
Setelah pendefinisian atribut dan nilai atribut dilakukan, data pembalajaran  perlu  dimasukkan  ke  dalam  sistem  sebagai acuan proses learning oleh Naive Bayes. Hasil keluaran dari proses  learning adalah  model  klasifikasi  yang  didapatkan dari  perhitungan  matematis  algoritma  Naive  Bayes.  Model klasifikasi yang didapatkan dari proses learning selanjutnya digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  pasien.  Hasil  dari proses  learning dapat  diuji  tingkat  akurasinya  berdasarkan suatu  data  uji  yang  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Proses learning dalam  sistem  diatur  oleh  pengguna  yang  memiliki otoritas.  Model  klasifikasi  dapat  diperbarui  seiring  dengan bertambahnya  data  pembelajaran.  Data-data  mengenai atribut, nilai atribut, data pasien, data pembelajaran, dan data uji  disimpan  dalam database MySQL  sedangkan  model klasifikasi disimpan dalam JSON oleh sistem.

## B. Perancangan Use Care Diagram
Use  case diagram  menggambarkan  fungsionalitas  dari keseluruhan  sistem  pendukung  keputusan  [5],  [7],  [8]. Pengguna  sistem  serta  fungsi-fungsi  yang  dapat  dikerjakan oleh  masing-masing  aktor  atau  pengguna  digambarkan use case  diagram Gambar  2  hingga  Gambar  4.  Pengguna  pada sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang  antara  lain
Petugas administrasi Profil pengguna Pengelolaan data pasien Logout Login <<include>> <<include>> <<include>> Gambar 4. Use Case Petugas Administrasi tb_pengguna
tb_data_umum_pasien
tb_atribut tb_nilai tb_data_pembelajaran tb_data_uji tb_klasifikasi_pasien tb_hasil_klasifikasi username VARCHAR (30) PK nama_lengkap VARCHAR (25) jenis_kelamin ENUM hak_akses ENUM id_pasien VARCHAR (25) PK nama_lengkap VARCHAR (25) tanggal_lahir
DATE tempat_lahir VARCHAR (25) jenis_kelamin ENUM alamat VARCHAR (255) no_telepon VARCHAR (15)
id_atribut VARCHAR (25) PK nama_atribut VARCHAR
(25) jenis_atribut ENUM id_nilai VARCHAR (25) PK nilai VARCHAR (25) id_atribut VARCHAR
(25) FK nomor VARCHAR (25) nilai VARCHAR (25) id_atribut VARCHAR (25) FK nomor VARCHAR (25) nilai VARCHAR (25) id_atribut VARCHAR (25) FK nilai VARCHAR (25) id_pasien VARCHAR (25) FK id_atribut VARCHAR (25) FK hasil_klasifikasi VARCHAR (25) persentase FLOAT id_pasien VARCHAR (25) FK keputusan_dokter VARCHAR (25) email VARCHAR (25) password VARCHAR (25) status ENUM Gambar 5. Rancangan database sistem pendukung keputusan
Gambar 6. Antarmuka menu login
Gambar 7. Antarmuka menu profil pengguna
Gambar 8. Antarmuka menu data umum pasien
Gambar 9. Antarmuka menu data pengguna
yaitu  petugas  adiminstrasi, admin, dan juga dokter. Definisi dari setiap use case adalah sebagai berikut :
1) Use Case Registrasi
Use case registrasi dilakukan oleh calon pengguna agar bisa masuk ke dalam sistem.
2) Use Case Login Use  case  login dilakukan  setiap  pengguna  yang  sudah terverifikasi untuk masuk ke dalam sistem.
3) Use Case Logout
Use  case  logout dilakukan  pengguna  untuk  keluar  dari sistem pendukung keputusan.
4) Use Case Profil Pengguna Use  case profil  pengguna  merupakan use  case generalisasi yang memuat use case lihat data profil dan ubah data profil. Use  case profil  pengguna  menampilkan  informasi  profil pengguna dan pengguna dapat mengubah data profil.
5) Use Case Pengelolaan Pengguna
Use  case pengelolaan  pengguna  dilakukan  oleh  admin sistem  untuk  mengatur  proses  login  pengguna  ke  dalam sistem.  Admin  dapat  melihat,  menambah,  mengubah,  dan menghapus data pengguna.
6) Use Case Pengelolaan Data Umum Pasien Use  case pengelolaan  data  umum  pasien  dilakukan  oleh petugas administrasi untuk mendeksripsikan proses pengelolaan  data  umum  pasien  yaitu  melihat,  menambah, mengubah, atau menghapus data.
7) Use Case Pengelolaan Atribut Use  case pengelolaan  atribut  dilakukan  oleh  admin  atau dokter  untuk  mendeksripsikan  atribut  data  yang  diperlukan untuk  klasifikasi.  Admin  atau  dokter  dapat  melihat, menambah, mengubah, dan menghapus data atribut.
8) Use Case Pengelolaan Nilai Atribut Use case pengelolaan nilai atribut dilakukan oleh admin atau dokter  untuk  mendeksripsikan  nilai  dari  masing-masing atribut  data  yang  ada  di database untuk  klasifikasi.  Admin dan  dokter  dapat  melihat,  menambah,  mengubah,  dan menghapus data nilai atribut.
9) Use Case Pengelolaan Data Pembelajaran Use  case pengelolaan  data  pembelajaran  dilakukan  oleh admin atau dokter untuk mendeksripsikan data pembelajaran yang  nantinya  digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi. Admin dan dokter dapat melihat, menambah, mengubah, dan menghapus, mengimpor dan mengekspor data pembelajaran..
10) Use Case Pengelolaan Data Uji Use  case pengelolaan  data  uji  dilakukan  oleh  admin  atau dokter  untuk  mendeksripsikan  data  uji  yang  nantinya digunakan untuk menguji model klasifikasi yang sudah dibuat.  Pengguna  dapat  melihat,  menambah,  mengubah, menghapus, dan mengimpor data uji.
Gambar 10. Antarmuka menu data atribut
Gambar 11. Antarmuka menu data nilai atribut
Gambar 12. Antarmuka menu data pembelajaran
Gambar 13. Antarmuka menu data uji
Gambar 14. Antarmuka menu pengelolaan klasifikasi
Gambar 15. Antarmuka data klasifikasi pasien
11) Use Case Pengelolaan Klasifikasi Use  case pengelolaan  klasifikasi  dilakukan oleh admin atau dokter  untuk  melakukan  pengelolaan  klasifikasi  termasuk membuat model klasifikasi, uji klasifikasi, serta penyetingan atribut  target.  Buat  model  klasifikasi  dilakukan  untuk menghasilkan  model  klasifikasi  dari  proses learning yang nantinya  digunakan  untuk  klasifikasi  pasien. Uji  klasifikasi dilakukan  untuk  menguji  seberapa  handal  model  klasifikasi yang  sudah  dibuat  untuk  mengklasifikasikan  data  uji  yang ada  di  dalam  sistem.  Penyetingan  atribut  target  dilakukan untuk  menentukan  atribut  mana  yang  digunakan  untuk menentukan kelas dalam klasifikasi.
12) Use Case Pengelolaan Data Klasifikasi Pasien Use case pengelolaan data klasifikasi pasien dilakukan oleh dokter untuk melakukan diagnosa terhadap pasien. Use case pengelolaan  data  klasifikasi  pasien  memiliki  beberapa use case yaitu  input  data,  ubah  data,  lihat  data, dan hapus data. Dokter  akan  mendapatkan  rekomendasi  hasil  klasifikasi berdasarkan  model  klasifikasi  yang  sudah  dibuat  dan memutuskan  hasil  diagnosa  pasien.  Dokter  dapat  melihat, mengubah, dan menghapus data klasifikasi pasien.
C. Perancangan Database
Rancangan database pada  sistem  pendukung  keputusan ditunjukkan  oleh  Gambar  (5).  Perancangan database didasarkan  pada  perancangan use  case dan  fungsionalitas sistem.  Tabel  "tb_pengguna",  "tb_data_umum_pasien", "tb_atribut", "tb_nilai", "tb_data_pembelajaran",
"tb_data_uji", "tb_klasifikasi_pasien",
dan "tb_hasil_klasifikasi"  merupakan  tabel  yang  nantinya  akan diimplementasikan pada sebuah database MySQL antara lain sebagai  berikut:  (1) Informasi  Tabel .  Tabel  "tb  pengguna" memuat  informasi  mengenai  data  pengguna  yang  dapat melakukan login ke  sistem  pendukung  keputusan  serta  hak aksesnya.  Tabel  "tb_data_umum_pasien"  memuat  informasi mengenai  data  pasien  secara  umum.  Tabel  "tb_atribut" memuat  informasi  mengenai  data  atribut  yang  digunakan untuk  klasifikasi  beserta  jenis  datanya.  Tabel  "tb_nilai" memuat  informasi  mengenai  nilai  untuk  masing-masing atribut yang didefinisikan untuk klasifikasi. Tabel "tb_data_pembelajaran"  memuat  informasi  mengenai  data pembelajaran  yang  digunakan  untuk  membuat  model klasifikasi. Tabel "tb_data_uji" memuat informasi mengenai data  uji  yang  digunakan  untuk  menguji  model  klasifikasi. Tabel  "tb_klasifikasi_pasien"  memuat  informasi  mengenai data  pasien  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan penyakit  pasien.  Tabel  "tb_hasil_klasifikasi"  memuat informasi mengenai hasil klasifikasi terhadap data klasifikasi pasien.; (2) Aspek Fleksibilitas Database . Pada perancangan tabel, data mengenai atribut beserta nilainya dirancang untuk bisa  adaptif  terhadap  perubahan  kebutuhan  diagnosa.  Alih- alih  mendefinisikan  setiap  data  atribut  dalam  bentuk field, pada  penelitian  tugas  akhir  ini  data  atribut  dan  nilai  atribut
Tabel 1.
Pengujian use case registrasi Butir Uji Respon Kesimpulan Registrasi (skenario utama) Pesan bahwa registrasi berhasil ditampilkan
Sesuai Registrasi (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Tabel 2. Pengujian use case login Butir Uji Respon Kesimpulan Login (skenario utama) Pengguna masuk menu beranda sesuai hak akses Sesuai Login (skenario alternatif) Pesan error
ditampilkan Sesuai Tabel 3. Pengujian use case logout Butir Uji Respon Kesimpula n Logout Pengguna berhasil logout dan diarahkan ke menu awal
Sesuai Tabel 4.
Pengujian use case profil pengguna Butir Uji Respon Kesimpula n Lihat data profil Data profil ditampilkan Sesuai Ubah data profil (skenario utama) Pesan bahwa data berhasil diubah ditampilkan Sesuai Ubah data profil (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai
Tabel 5. Pengujian use case pengelolaan data umum pasien, data pengguna, data atribut, data nilai atribut, dan data klasifikasi pasien
Butir Uji Respon Kesimpula n Input data (skenario utama) Pesan bahwa data berhasl disimpan ditampilkan Sesuai Input data (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Ubah data (skenario utama) Pesan bahwa data berhasil diubah ditampilkan Sesuai Ubah data (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Lihat data Data yang diinginkan ditampilkan Sesuai Hapus data Data terhapus dari database Sesuai Tabel 6. Pengujian use case pengelolaan data pembelajaran Butir Uji Respon Kesimpula n Input data (skenario utama) Pesan bahwa data berhasl disimpan ditampilkan Sesuai Input data (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Ubah data (skenario utama) Pesan bahwa data berhasil diubah ditampilkan Sesuai Ubah data (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Lihat data Data yang diinginkan ditampilkan Sesuai Impor data Data berhasil diimpor ke database Sesuai Expor data Data berhasil tersimpan ke komputer Sesuai Hapus data Data terhapus dari database Sesuai
dirancang  untuk  berekspansi  dalam  bentuk  baris  sehingga perubahan atau penambahan atribut tidak mengubah struktur tabel  yang  sudah  diimplementasikan  dalam  database MySQL.  Tabel  Atribut  berelasi one  to  many dengan  tabel nilai,  tabel  data  pembelajaran,  tabel  data  uji,  dan  tabel  data klasifikasi  pasien  dimana field ‘id_atribut’  didefinisikan sebagai primary key .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Antarmuka Aplikasi
Keseluruhan  sistem  memiliki  menu  yaitu  menu login , registrasi,  beranda,  profil  pengguna,  data  pengguna,  data umum  pasien,  atribut,  nilai  atribut,  data  pembelajaran,  data uji,  pengelolaan  klasifikasi,  serta  data  klasifikasi  pasien. Perancangan antarmuka aplikasi sistem pendukung keputusan didasarkan atas fungsionalitas pada rancangan use case aplikasi  secara  keseluruhan.  Menu  yang  dapat  diakses oleh pengguna dengan hak akses admin adalah semua menu kecuali  data  umum  pasien  dan  data  klasifikasi  pasien, sementara  pengguna  dengan  hak  akses  petugas  administrasi adalah  menu login ,  registrasi, dashboard ,  dan  data  umum pasien, sedangkan pengguna dengan hak akses dokter adalah
semua menu kecuali menu data pengguna. Antarmuka menu login,  profil  pengguna,  data  umum  pasien,  data  pengguna, atribut, nilai atribut, data pembelajaran, data uji, pengelolaan klasifikasi,  serta  data  klasifikasi  pasien  masing-masing ditunjukkan  oleh  Gambar  (6)  hingga  Gambar  (15).  Dokter dapat  mengakses  menu  data  klasifikasi  pasien  guna memperoleh  rekomendasi  keputusan  diagnosa.  Data  data yang berkaitan dengan diagnosa dapat dimasukkan sehingga didapatkan rekomendasi keputusan diagnosa seperti Gambar (16). Selanjutnya dokter dapat menyimpan data tersebut dan memasukkannya ke data pembelajaran.

## B. Pengujian Use Case
Terdapat  12 use  case yang  diujikan  pada  pengujian  ini. Dalam pengujian akan diberikan suatu masukan pada sistem untuk  tiap use  case tertentu  dan  selanjutnya  akan  dilihat reaksi  atau  respon  sistem  terhadap  masukan  tersebut. Apabila hasil respon sistem sesuai dengan fungsionalitas use
Tabel 7.
Pengujian use case pengelolaan data uji
Butir Uji Respon Kesimpula n Input data (skenario utama) Pesan bahwa data berhasl disimpan ditampilkan Sesuai Input data (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Ubah data (skenario utama) Pesan bahwa data berhasil diubah ditampilkan Sesuai Ubah data (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Lihat data Data yang diinginkan ditampilkan Sesuai Impor data Data berhasil diimpor ke database Sesuai Hapus data Data terhapus dari database Sesuai Tabel 8. Pengujian use case generalisasi pengelolaan klasifikasi Butir Uji Respon Kesimpulan Setting atribut target (skenario utama) Pesan bahwa data berhasl disimpan ditampilkan Sesuai Setting atribut target (skenario alternatif) Pesan error ditampilkan Sesuai Buat model klasifikasi Data model klasifkasi berhasil disimpan Sesuai Uji klasifikasi Hasil perhitungan akurasi, presisi, recall, dan error rate ditampilkan Sesuai Tabel 9. Spesifikasi server Spesiikasi Keterangan Processor Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1241 v3 @ 3.50GHz (8 core),  maximum 1 core Physical Memory 1GB PHP version 7.2.24 MySQl version 10.1.43-MariaDB-cll-lve Architecture X86_x64 Operating System Linux Gambar 16. Hasil rekomendasi keputusan oleh sistem
Gambar 17. Pengujian trafik normal, jumlah maksimal virtual user = 25
Gambar 18. Pengujian trafik normal, jumlah maksimal virtual user = 50
Gambar  19.  Pengujian  saat  lonjakan  trafik,  jumlah  maksimal virtual user = 50
case maka  hasil  pengujian  disimpulkan  sesuai.  Skenario normal  adalah  skenario  bila  sistem  berjalan  normal  tanpa terjadi  kesalahan,  sedangkan  skenario  alternatif  adalah skenario  bila  sistem  tidak  berjalan  normal  atau  mengalami error .  Hasil  pengujian  untuk  keseluruhan use  case ditunjukkan  oleh  Tabel  (1)  hingga  Tabel  (8).  Berdasarkan keseluruhan hasil pengujian dapat ditarik kesimpulan bahwa perangkat  lunak  bebas dari kesalahan dan secara fungsional mengeluarkan respon yang sesuai dengan yang diharapkan.

## C. Pengujian Performa Sistem Pendukung Keputusan
Pengujian dilakukan terhadap sistem pendukung keputusan  yang  telah  diimplementasikan  ke  dalam  sebuah server  hosting .  Spesifikasi  dari server yang  digunakan ditunjukkan oleh Tabel (9) . Pada pengujian, beberapa virtual user diarahkan  untuk  melakukan request secara  paralel  dan berulang ke alamat HTTP sistem pendukung keputusan yang dibuat sementara di lain sisi proses learning juga dilakukan terus  menerus.  Pengujian  ditujukan  untuk  mengetahui bagaimana  performa  sistem  pada  saat  kondisi  trafik  normal dan  saat  terdapat  lonjakan  trafik.  Gambar  (17)  dan  (18) merupakan pengujian pada saat kondisi trafik normal dengan jumlah  maksimal virtual  user yaitu  25  dan  50,  sedangkan merupakan  pengujian  pada    saat  kondisi  terdapat  lonjakan trafik  dengan  jumlah  maksimal virtual  user yaitu  50  pada Gambar  19.  Pada saat kondisi normal, berdasarkan Gambar (17)  waktu  respon  rata-rata  sistem  yaitu  71ms, request  rate sebesar  22r/s,  dan  jumlah request yang  berhasil  dilakukan sebanyak 7703 request , sementara berdasarkan Gambar (18) waktu  respon  rata-rata  sistem sebesar  71ms, request  rate sebesar  45r/s,  dan  jumlah request yang  berhasil  dilakukan sebanyak 16186 request . Berdasarkan pengujan saat kondisi normal, nilai request rate dan jumlah request semakin besar seiring  bertambahnya  jumlah  maksimal virtual  user sementara  waktu  respon  rata-rata  sistem  cenderung  tetap sehingga dapat disimpulkan bahwa performa sistem baik dan tidak  terpengaruh  perubahan  jumlah virtual  user yang melakukan request. Selanjutnya  untuk  pengujian  dengan lonjakan  trafik,  waktu  respon  rata-rata  sistem  yaitu  72ms,
request rate sebesar 36r/s, dan jumlah request yang berhasil dilakukan  sebanyak  12925 request .  Apabila  dibandingkan dengan pengujian saat kondisi normal, terlihat bahwa waktu respon  sistem  cenderung    sama  sehingga  dapat disimpulkan bahwa performa sistem baik.

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  tugas  akhir  ini  dirancang  sebuah  sistem pendukung keputusan berbasis web untuk diagnosa penyakit. Berdasarkan  hasil  penelitian,  sistem  pendukung  keputusan yang dirancang berhasil diimplementasikan ke dalam sistem berbasis  web  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan RDBMS  MySQL.  Sistem  pendukung  keputusan  yang dirancang  dapat  digunakan  untuk  membantu  diagnosa  suatu penyakit  sesuai  dengan  kebutuhan.  Terdapat  mekanisme yang mengatur akses ke dalam sistem pendukung keputusan dan  integrasi  dengan  data  pasien.  Berdasarkan  pengujian performansi  sistem  pada  saat  kondisi  normal,  performansi sistem  baik  dan  tidak  terpengaruh  jumlah user yang melakukan  akses.  Selain  itu  tidak  terdapat  perbedaan performa yang signifikan saat kondisi normal dan pada saat kondisi terdapat lonjakan trafik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  B.  H.  and  S.  E.  H.  D.  L.  Hunt,  “Effects  of  Computer-Based Clinical  Decision  Support  Systems  on  Physician  Performance and  Patient  Outcomes:  a  Systematic  Review,” J.  Am.  Med. ,  vol. 280, no. 15, pp. 1339–1346, 1998.
[2] B.  Malmir,  M.  Amini,  and  S.  I.  Chang,  “A  medical  Decision Support  System  for  Disease  Diagnosis  Under  Uncertainty,” Expert Syst. Appl. , vol. 88, pp. 95–108, Dec. 2017.
[3] Y.  Kaya  and  M.  Uyar,  “A  Hybrid  Decision  Support  System Based  on  Rough  Set  and  Extreme  Learning  Machine  for Diagnosis  of  Hepatitis  Disease,” Appl.  Soft  Comput.  J. ,  vol.  13, no. 8, pp. 3429–3438, Aug. 2013.
[4] S.  Nazari,  M.  Fallah,  H.  Kazemipoor,  and  A.  Salehipour,  “A Fuzzy  Inference-  Fuzzy  Aanalytic  Hierarchy  Process-Based Clinical  Decision  Support  System  for  Diagnosis  of  Heart Diseases,” Expert Syst. Appl. , vol. 95, pp. 261–271, Apr. 2018.
[5] D.  Siahaan, Analisa  Kebutuhan  dalam  Rekayasa  Perangkat Lunak , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012. [6] F.  Mauladani  and  D.  O.  Siahaan,  “Perancangan  SMKI Berdasarkan SNI ISO/IEC27001:2013 dan SNI ISO/IEC27005:2013 (Studi Kasus DPTSI-ITS),” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 10, no. 1, p. 32, Mar.
2018.
[7]
P.  Gelu,  R.  Sarno,  and  D.  Siahaan,  “Requirements  Association Extraction  based  on  Use  Cases  Diagram,” Lontar  Komput.    J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 11–19, May 2018.
[8] A. M. Yuwantoko, S. Daniel, and A. S. Ahmadiyah, “Pembuatan Kakas Bantu untuk Mendeteksi Ketidaksesuaian Diagram Urutan (Sequence  Diagram)  dengan  Diagram  Kasus  Penggunaan  (Use Case Diagram),” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 1, pp. 64–70, Feb. 2017.